Pillar 04 — Regulatory Attribute Proof
規制属性証明。
AI に個人情報を渡さず、必要な事実だけを証明として渡す。
KYC・年齢・所在などの規制属性を、原本を渡さずに AI へ。Lemma 信頼インフラを構成する 4 軸の 1 つ。
いま、最も求められている課題に答える
個人情報を AI に渡さず、AI を業務で使いたい
改正個人情報保護法・規制適合の証跡が要る
マスキング・匿名化を超える独立検証性が要る
01 · 規制属性証明とは
原本を手元に残したまま、属性だけを AI に渡す。
必要な属性を抽出し、暗号証明とセットで AI に届けます。原本は社内に残ります。
社内システム
原本データ
顧客レコード一式（氏名・住所・生年月日・取引履歴 など）を保持。
原本は社内に残る
Lemma
属性を取り出し、
証明をつける
1
必要な属性だけ抽出
2
発行元が署名
3
ZK 証明を生成
原本データには触れない
AI / 業務システム
属性 + 証明だけが届く
jurisdictionJP
age_over18
aml_cleartrue
zk_proof✓
原本データは届かない
たとえると、印鑑証明書のような仕組みです。
銀行口座を開設するとき、戸籍そのものではなく「印鑑証明書」を提出する——このような経験はありませんか。必要な事実だけを公的に証明する書類です。Lemma の規制属性証明は、同じ考え方。原本データを丸ごと AI に渡す代わりに、必要な属性だけを、証明とセットで渡せます。
公開するもの
属性の事実 + 証明
- ✓
jurisdiction = JPなど、規制が問う属性 - ✓発行元（KYC 業者・行政など）の暗号署名
- ✓第三者が独立検証できる ZK 証明
この仕組みで、何が起きるか
✓
AI が見るのは属性 + 証明のみ。原本にはアクセスできない
✓
原本データは社内に留まり、AI ログ・モデル提供企業に届かない
✓
属性の発行元が暗号署名で固定される
✓
第三者が、原本を見ずに属性の真偽を独立検証できる
個人情報を扱う業務にも、AI を組み込める。
→
AI 採用と個人情報保護が、同じ構造で両立する
→
「個人情報を渡せないから AI が使えない」業務が解消する
→
規制対応の証跡が、業務フロー自体に刻まれる
02 · 既存手段との違い
マスキング・暗号化・監視と、何が違うか。
隠す・守る・観測するだけでは、AI に必要な属性は渡せない。
手段
属性を AI に渡せる
原本は手元
独立検証可能
暗号証明
マスキング
△
✓
✗
✗
データ暗号化
✗
✓
✗
✗
監視 / 検出
✗
✓
✗
✗
Lemma 規制属性証明
✓
✓
✓
✓
04 · 業務での活用
この軸を使う、業務シーン。
P4 · KYC
KYC/AML 選択的開示
P4 · 年齢
年齢確認の選択開示
P4 · 所在
店舗網コンプライアンス
P4 · 取引先
取引先スクリーニング
P4 · 顧客フラグ
顧客フラグの要点開示
P4 · 給付資格
給付資格証明
05 · 技術リファレンス
独自の暗号技術で、属性だけを証明する。
選択的開示
必要な属性だけを公開、それ以外は数学的に伏せる。マスキングと異なり、第三者が独立検証可能。
ゼロ知識証明
「年齢 18 以上」を、生年月日を渡さずに証明。属性の真偽だけが検証側に届く。
発行者署名
属性の発行元（KYC 業者・行政・社内システム）を暗号的に固定。誰が attest したかを後から検証可能。
// your.attribute.v1 — Lemma canonical schema
{
"$schema": "your.attribute.v1",
"jurisdiction": { "disclosed": "JP" },
"age_over": { "disclosed": 18 },
"aml_clear": { "disclosed": true },
"name": { "hidden": true },
"address": { "hidden": true },
"birth_date": { "hidden": true },
"issuer": "kyc-provider.jp",
"zk_proof": "0x9c4f...e7d2"
}
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"$schema": "your.attribute.v1",
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